Что такое интеллектуальный анализ данных? Ключевые понятия, как это работает?

Интеллектуальный анализ данных можно понимать как процесс изучения данных посредством очистки, поиска шаблонов, проектирования моделей и создания тестов. Интеллектуальный анализ данных включает в себя концепции машинного обучения, статистики и управления базами данных. В результате часто легко спутать интеллектуальный анализ данных с анализом данных, наукой о данных или другими процессами обработки данных.

Интеллектуальный анализ данных имеет долгую и богатую историю. Как концепция она возникла с появлением компьютерной эры в 1960-х годах. Исторически интеллектуальный анализ данных был в основном интенсивным процессом кодирования и требовал большого опыта кодирования. Даже сегодня интеллектуальный анализ данных включает концепции программирования для очистки, обработки, анализа и интерпретации данных. Специалисты по данным должны иметь практические знания в области статистики и хотя бы один язык программирования, чтобы точно выполнять задачи интеллектуального анализа данных. Благодаря интеллектуальным системам искусственного интеллекта и машинного обучения некоторые из основных процессов интеллектуального анализа данных теперь автоматизированы. Если вы новичок в python и науке о данных, программы upGrad по науке о данных определенно помогут вам глубже погрузиться в мир данных и аналитики.

В этой статье мы поможем вам прояснить все неясности, связанные с интеллектуальным анализом данных, проведя вас через все нюансы, включая то, что это такое, ключевые понятия, которые нужно знать, как это работает, и будущее интеллектуального анализа данных!

Начнем с того, что интеллектуальный анализ данных — это не совсем аналитика данных.

Естественно путать интеллектуальный анализ данных с другими проектами данных, включая аналитику данных. Однако в целом интеллектуальный анализ данных намного шире, чем аналитика данных. На самом деле аналитика данных — это всего лишь один из аспектов аналитики данных. Эксперты по интеллектуальному анализу данных отвечают за очистку и подготовку данных, создание моделей оценки и тестирование этих моделей на соответствие гипотезам для проектов бизнес-аналитики. Другими словами, такие задачи, как очистка данных, анализ данных, исследование данных, являются частями всего спектра интеллектуального анализа данных, но они являются лишь частями гораздо большего целого.

Ключевые концепции интеллектуального анализа данных

Для успешного выполнения любой задачи интеллектуального анализа данных требуется несколько методов, инструментов и концепций. Некоторые из наиболее важных концепций интеллектуального анализа данных:

• Очистка/подготовка данных: здесь все необработанные данные из разрозненных источников преобразуются в стандартный формат, который можно легко обрабатывать и анализировать. Это включает в себя выявление и удаление ошибок, поиск пропущенных значений, удаление дубликатов и т. д.

• Искусственный интеллект: системы ИИ выполняют аналитическую деятельность, связанную с человеческим интеллектом, например планирование, рассуждение, решение проблем и обучение.

• Изучение правил ассоциации: эта концепция, также известная как анализ потребительской корзины, необходима для нахождения взаимосвязи между различными переменными в наборе данных. Кроме того, это чрезвычайно важный компонент для определения того, какие продукты обычно покупаются клиентами вместе.

• Кластеризация. Кластеризация — это процесс разделения большого набора данных на более мелкие значимые подмножества, называемые кластерами. Это помогает понять индивидуальную природу элементов набора данных, с помощью которых можно более эффективно выполнять дальнейшую кластеризацию или группировку.

• Классификация . Концепция классификации используется для назначения элементов большого набора данных целевым классам для повышения точности прогнозирования целевых классов для каждых новых данных.

• Аналитика данных: после того, как все данные собраны и обработаны, аналитика данных используется для оценки всей информации, поиска закономерностей и получения идей.

• Хранилище данных: это процесс хранения обширной коллекции бизнес-данных таким образом, чтобы облегчить быстрое принятие решений. Хранилище — наиболее важный компонент любого крупномасштабного проекта интеллектуального анализа данных.

• Регрессия: метод регрессии используется для прогнозирования диапазона числовых значений, таких как температура, цены акций, продажи, на основе определенного набора данных.

Теперь, когда у нас есть все важные термины, давайте посмотрим, как работает типичный проект интеллектуального анализа данных.

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Любой проект интеллектуального анализа данных обычно начинается с определения масштаба. Очень важно задавать правильные вопросы и собирать правильный набор данных, чтобы ответить на эти вопросы. Затем данные подготавливаются для анализа, и окончательный успех проекта во многом зависит от качества данных. Плохие данные приводят к неточным и ошибочным результатам, что делает еще более важной тщательную подготовку данных и устранение всех аномалий.

Процесс интеллектуального анализа данных обычно состоит из следующих шести шагов:

1. Понимание бизнеса

Этот этап включает в себя разработку всестороннего понимания проекта, включая текущую бизнес-ситуацию, бизнес-цели и показатели успеха.

2. Понимание данных

После того, как масштаб проекта и бизнес-цели станут ясными, следует задача по сбору всех соответствующих данных, которые потребуются для решения проблемы. Эти данные собираются из всех доступных источников, включая базы данных, облачные хранилища и хранилища.

3. Подготовка данных

После того, как данные из всех источников собраны, пришло время подготовить данные. На этом этапе выполняются очистка данных, нормализация, заполнение пропущенных значений и тому подобные задачи. Этот шаг направлен на то, чтобы привести все данные в наиболее подходящий и стандартизированный формат для выполнения дальнейших процессов.

4. Разработка модели

Теперь, после приведения всех данных в формат, пригодный для анализа, следующим шагом является разработка моделей. Для этого используются программирование и алгоритмы, чтобы создать модель, которая может идентифицировать тенденции и закономерности на основе имеющихся данных.

5. Тестирование и оценка модели

Моделирование выполняется на основе имеющихся данных. Однако, чтобы протестировать модели, вам нужно передать им другие данные и посмотреть, выдает ли он соответствующий вывод или нет. Определение того, насколько хорошо модель обеспечивает новые результаты, поможет в достижении бизнес-целей. Обычно это итеративный процесс, который повторяется до тех пор, пока не будет найден лучший алгоритм для решения поставленной задачи.

6. Развертывание

После того, как модель была протестирована и многократно улучшена, последним шагом является развертывание модели и предоставление результатов проекта интеллектуального анализа данных всем заинтересованным сторонам и лицам, принимающим решения.

На протяжении всего жизненного цикла интеллектуального анализа данных майнерам данных необходимо поддерживать тесное сотрудничество между экспертами в предметной области и другими членами команды, чтобы держать всех в курсе событий и гарантировать, что ничего не ускользнет из виду.

Преимущества интеллектуального анализа данных для бизнеса

В настоящее время компании ежедневно имеют дело с огромным количеством данных. Эти данные только увеличиваются с течением времени, и объем этих данных никогда не уменьшится. В результате у компаний нет другого выбора, кроме как ориентироваться на данные. В современном мире успех любого бизнеса во многом зависит от того, насколько хорошо они могут понимать свои данные, извлекать из них информацию и делать действенные прогнозы. Интеллектуальный анализ данных действительно позволяет компаниям улучшить свое будущее, анализируя свои прошлые тенденции данных и делая точные прогнозы о том, что может произойти.

Например, интеллектуальный анализ данных может сообщить бизнесу об их потенциальных клиентах, которые, вероятно, станут прибыльными клиентами на основе прошлых данных и, скорее всего, будут участвовать в конкретной кампании или предложении. Обладая этими знаниями, предприятия могут увеличить рентабельность инвестиций, предлагая только те потенциальные клиенты, которые с большой вероятностью ответят и станут ценными клиентами.

В целом, интеллектуальный анализ данных предлагает следующие преимущества для любого бизнеса:

• Понимание предпочтений и настроений клиентов.
• Привлечение новых клиентов и удержание существующих.
• Улучшение допродаж и кросс-продаж.
• Повышение лояльности среди клиентов.
• Повышение рентабельности инвестиций и увеличение доходов бизнеса.
• Выявление мошеннических действий и выявление кредитных рисков.
• Мониторинг операционной эффективности.

Используя методы интеллектуального анализа данных, предприятия могут основывать свои решения на данных и интеллекте в реальном времени, а не только на инстинктах или интуиции, тем самым гарантируя, что они продолжают достигать результатов и опережать своих конкурентов.

Будущее интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных и даже другие области науки о данных имеют чрезвычайно светлое будущее благодаря постоянно растущему объему данных в мире. За последний год наши накопленные данные выросли с 4,4 зеттабайт до 44 зеттабайт .

Если вы с энтузиазмом относитесь к науке о данных или интеллектуальному анализу данных или к чему-либо, связанному с данными, это лучшее время для жизни. Поскольку мы являемся свидетелями революции данных, это идеальное время, чтобы присоединиться к нам и усовершенствовать свои знания и навыки работы с данными. Компании по всему миру почти всегда ищут экспертов по данным, обладающих достаточными навыками, чтобы помочь им разобраться в своих данных. Итак, если вы хотите начать свое путешествие в мире данных, сейчас самое подходящее время!

В upGrad мы наставляем студентов со всего мира, принадлежащих к 85+ странам, и помогаем им начать свое путешествие со всей уверенностью и навыками, которые им необходимы. Наши курсы разработаны таким образом, чтобы предложить как теоретические знания, так и практический опыт студентам любого происхождения. Мы понимаем, что наука о данных действительно нужна сегодня, и мы призываем мотивированных студентов из разных слоев общества начать свой путь с нашей всесторонней карьерной помощью.

Вы также можете выбрать встроенный Магистр наук в области науки о данных степень, предлагаемая upGrad совместно с ИИТ Бенгалуру и Ливерпульским университетом Джона Мура. Этот курс объединяет ранее обсуждавшуюся программу Executive PG с такими функциями, как Bootcamp по программированию на Python. По завершении студент получает ценный сертификат NASSCOM, который дает глобальный доступ к возможностям трудоустройства.